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龙图腾网获悉暗物智能科技(广州)有限公司申请的专利尼日利亚皮软语语音模型的训练方法、识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114678007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011553116.X，技术领域涉及：G10L15/00；该发明授权尼日利亚皮软语语音模型的训练方法、识别方法及装置是由龚科;熊浩设计研发完成，并于2020-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本尼日利亚皮软语语音模型的训练方法、识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及尼日利亚皮软语语音模型的训练方法、识别方法及装置，所述训练方法包括获取尼日利亚皮软语音频样本及其对应的第一文本样本；将所述尼日利亚皮软语音频样本输入尼利日亚皮软语语音模型的卷积单元中得到音频特征，并将所述音频特征输入全连接层中，得到第一预测文本；基于所述第一预测文本以及所述第一文本样本，对所述卷积单元以及所述全连接层的参数进行调整，以确定尼日利亚皮软语语音模型。由于全卷积网络可以同时观测音频序列的历史信息和未来信息，不需要额外的特征来记录，所以网络模型的参数也可以设计比较小，需要消耗的计算资源也能够大大减少，能够在移动终端上运行。

本发明授权尼日利亚皮软语语音模型的训练方法、识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种尼日利亚皮软语语音模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取尼日利亚皮软语音频样本及其对应的第一文本样本； 将所述尼日利亚皮软语音频样本输入尼利日亚皮软语语音模型的卷积单元中得到音频特征，并将所述音频特征输入全连接层中，得到第一预测文本，包括：获取英语音频样本及其对应的第二文本样本； 基于所述英语音频样本与所述尼日利亚皮软语音频样本及其对应的第二文本以及第一文本样本，形成训练数据集； 依次利用所述训练数据集中的音频样本输入所述卷积单元中，得到音频特征； 将所述音频特征输入所述全连接层中，得到相应的第一预测文本； 基于所述第一预测文本以及所述第一文本样本，对所述卷积单元以及所述全连接层的参数进行调整，以确定尼日利亚皮软语语音模型； 所述尼日利亚皮软语语音模型还包括与所述全连接层连接的语言模型，所述训练方法还包括： 固定所述卷积单元以及所述全连接层的参数，并初始化所述语言模型的参数； 利用所述语言模型中的语言单元对所述全连接层输出的预测文本进行字符概率统计； 基于所述字符概率统计的结果进行解码，得到第二预测文本； 基于所述第二预测文本以及所述第一文本样本，对所述语言模型的参数进行调整，确定所述尼日利亚皮软语语音模型。

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